SympifyError: array([-0.23**y*x + 78.8860117618554], dtype=object)
时间: 2023-11-14 10:47:27 浏览: 50
这个错误是因为sympy无法将表达式"array([-0.23**y*x 78.8860117618554], dtype=object)"识别为一个有效的sympy表达式。可能的原因是表达式中包含了不支持的操作符或语法错误。请检查表达式是否正确,并检查是否使用了正确的操作符和语法。如果您需要更具体的帮助,请提供更多的上下文和代码。
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s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]
我发现这段代码中有两个 for 循环都使用了变量名 i,这可能会导致其中一个循环的结果被覆盖,从而出现错误。你可以尝试将其中一个循环的变量名改为其他名称,例如:
```
s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1
num_time_steps = 5
X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m))
X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m))
Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m))
for i in range(s, self.n):
t = i-self.h+1
X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy()
idx = []
for k in range(self.ps):
idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx
idx = np.array(idx, dtype=int)
X2[i-s] = self.raw[idx].copy()
for j in range(s+num_time_steps-1, self.n):
Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten()
Y = Y[:, -5*self.m:]
```
这样修改后,两个循环的变量名就不会冲突了,可以避免一些潜在的错误。
我的模型定义如下 : def _slice_multi(self): s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n - num_time_steps+1): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for j in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:] return X1, X2, Y 如何修改Y的定义
根据你提供的代码,如果你要将模型的输出形状改为 (155, 5, 23),可以将 Y 的定义修改为:
```python
num_time_steps = 5
Y = np.zeros((self.n - s - num_time_steps + 1, num_time_steps, self.m))
for j in range(s + num_time_steps - 1, self.n):
Y[j - s - num_time_steps + 1] = self.raw[j - num_time_steps + 1:j + 1].copy()
```
这样,Y 的形状就变成了 (155, 5, 23),其中 155 是样本数量,5 是预测步数,23 是每个时间步的特征数量。
需要注意的是,在修改模型的输出层时,也需要将输出形状变为 (155, 5, 23),以便与目标数据的形状对齐。同时,修改损失函数时也需要考虑到多步预测的情况。您可以使用 Tensorflow 提供的 MSE 损失函数,或者自己定义一个新的损失函数,以适应多步预测的形状。